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如果站在媒体方的角色分析营收的影响因素：

假设某App 的日活为DAU， 平均在线时长为 T 分钟，每人每分钟看到 N 次广告位置。则 App每天的广告位置***量PV（total） = DAU * T * N；

假设ADX向第三方DSP请求广告的次数为S，第三方反馈广告的数量为M，则填充率为P1=M/S；

假设客户端向 ADX 请求广告次数为D，ADX广告返回且正常展示了的次数为A，焦作网络流量变现，则广告的展现率为 P(展示)=A/D；（此处不单独区分ADX反馈广告、返回广告后没展示的情况）

实际展示量RPV（total）=PV * P（展）

如果客户端请求ADX广告，ADX没有返回数据，30万日活量网络流量变现，客户端则请求广点通（也可能请求其他时间响应较快且填充率较高的DSP，这里我们假设打底填充率为100%）进行打底，则广点通打底的量为 PV（total）- RPV

其中cpc由广告主给定，ctr受广告投放影响，杭州网络流量变现，用户特征与广告特征越相近，ctr越高，通过分析用户特征与广告特征来提高ctr所带来的额外收益，称之为数据收益，用 revenue(数据) 表示，我们将随机投放广告的收益用 revenue(流量) 表示

则结论：总收益 = 流量收益 + 数据收益。

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过去，很多互联网项目都能拿轻易到***，可是，随着资本的逐渐冷静，这两年能拿到***的项目只有两种，一种是商业化程度高、现金流强大，本身就能赚到钱的项目，还有一种是布局未来的、有巨大潜力的项目。

总而言之，可以低成本、大规模获取流量的时代已经结束了，在互联网的下半场，提升流量变现的效率是大势所趋。

要谈变现，首先要思考一个问题：钱从哪里来？我们可以把所有的流量变现盈利大体分为两种，一种是广告收入，一种是用户直接付费。我们就从这两个维度出发，来看看互联网下半场的流量变现新趋势是什么。

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